서문
Python 상대 가져오기와 절대 가져오기, 이 두 개념은 패키지 내 가져오기와 관련이 있습니다. 패키지 내 가져오기는 패키지 내의 모듈을 패키지 내의 모듈을 가져오는 것을 의미합니다.
Python import 경로 검색
현재 디렉터리에서 모듈 검색
환경에 지정된 경로 목록에서
검색 Python 설치 경로의 lib 라이브러리에 있는 Python 가져오기 단계ValueError: Attempted relative import in non-package이유는 무엇입니까? 모듈을 가져올 때 먼저 몇 가지 규칙을 이해해야 합니다. 패키지 구조가 명시적으로 지정되지 않은 경우 Python은 __name__을 기반으로 패키지의 모듈 구조를 결정합니다. 패키지 구조가 없는 최상위 모듈입니다. A.B.C 구조인 경우 최상위 모듈은 A입니다. 기본적으로 다음 원칙을 따르세요. 절대 가져오기인 경우 모듈은 자체 하위 모듈 또는 최상위 모듈과 동일한 수준의 하위 모듈만 가져올 수 있습니다. 절대 가져오기인 경우 상대 가져오기 가져오기, 모듈은 패키지 구조를 가져야 하며 최상위 모듈 내부의 모듈만 가져올 수 있습니다.
from __future__ import absolute_import
그러면 도구에서 벤치를 참조하는 경우 다음과 같은 방법이 있습니다.
thing ├── books │ ├── adventure.py │ ├── history.py │ ├── horror.py │ ├── __init__.py │ └── lovestory.py ├── furniture │ ├── armchair.py │ ├── bench.py │ ├── __init__.py │ ├── screen.py │ └── stool.py └── __init__.py마지막으로 상대 수입과 절대 수입은 패키지 내 수입에만 해당된다는 점을 다시 한번 강조합니다. 이 기사는 말이 되지 않습니다. 소위 패키지는 __init__.py 파일이 포함된 디렉터리입니다. 이 파일은 패키지를 가져올 때 먼저 실행됩니다. 파일은 비어 있거나 합법적인 Python 코드가 추가될 수 있습니다.
import bench # 此为 implicit relative import from . import bench # 此为 explicit relative import from furniture import bench # 此为 absolute import
상대 가져오기를 사용하면 하드 코딩을 피할 수 있고 패키지 유지 관리에 유리합니다. 절대 가져오기를 사용하면 표준 라이브러리와의 이름 충돌을 피할 수 있습니다. 실제로 사용자 정의 모듈이 표준 라이브러리와 동일한 명령을 갖는 것은 권장되지 않습니다.
앞서 언급했듯이 상대 가져오기가 포함된 모듈은 직접 실행할 수 없습니다. 실제로 절대 가져오기가 포함된 모듈은 직접 실행할 수 없습니다.
이것은 절대 가져오기와 다릅니다. .. 같은 이유입니다. 절대 및 상대 가져오기가 포함된 패키지에서 모듈을 실행하려면 python -m A.B.C 를 사용하여 인터프리터에 모듈 계층 구조를 알릴 수 있습니다.
누군가는 다음과 같이 질문할 수 있습니다. 동일한 디렉토리에 두 개의 모듈 a.py와 b.py가 있는데 왜 b.py에서 a를 가져올 수 있습니까?
이 두 파일이 위치한 디렉터리는 패키지가 아니기 때문에 각 Python 파일은 표준 라이브러리를 가져오는 것처럼 다른 모듈에서 직접 가져올 수 있는 독립적인 모듈이기 때문입니다. 상대 수입과 절대 수입에 문제가 있습니다. 상대 가져오기와 절대 가져오기는 패키지 내에서만 사용됩니다.
ImportError: No module named XXX요약이 글의 내용이 파이썬을 배우거나 사용하는 모든 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 소통하라는 메시지. 파이썬의 상대 임포트와 절대 임포트에 대한 자세한 설명은 PHP 중국어 홈페이지를 참고해주세요!

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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